query_embed, tgt = torch.split(query_embed, c, dim=1)

这段代码是用来做什么的？

这段代码是用来将query_embed tensor在dim=1维度上切分成两个tensor，一个是大小为c的tensor tgt，另一个是大小为query_embed.size(1)-c的tensor。其中，c是传入split函数的第二个参数。这个操作常用在自注意力机制中的Query、Key、Value的计算中。

相关问题

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

这段代码的问题是在初始化函数中，应该使用`__init__`而不是`init`来命名。另外，在调用父类的初始化函数时，应该使用`super().__init__()`而不是`super(EncoderDecoder,self).init()`。修正后的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class EncoderDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator):
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.src_embed = source_embed
        self.tgt_embed = target_embed
        self.generator = generator

    def forward(self, source, target, source_mask, target_mask):
        return self.decode(self.encode(source, source_mask), source_mask, target, target_mask)

    def encode(self, source, source_mask):
        return self.encoder(self.src_embed(source), source_mask)

    def decode(self, memory, source_mask, target, target_mask):
        return self.decoder(self.tgt_embed(target), memory, source_mask, target_mask)


vocab_size = 1000
d_model = 512
encoder = en
decoder = de
source_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
target_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
generator = gen

source = target = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 500], [491, 998, 1, 221]])
source_mask = target_mask = torch.zeros(8, 4, 4)
ed = EncoderDecoder(encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator)
ed_result = ed(source, target, source_mask, target_mask)
print(ed_result)
print(ed_result.shape)

请注意，你在代码中使用的`en`，`de`和`gen`变量没有给出定义，你需要在代码中定义它们。另外，`Variable`在最新版本的PyTorch中已经被移除，可以直接使用`torch.Tensor`替代。

完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>'] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary `vocab.src` for source `vocab.tgt` for target

下面是完善后的代码和详细解释：

import torch.nn as nn

class ModelEmbeddings(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, vocab):
        """
        参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality)
        参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages
                              See vocab.py for documentation.
        """
        super(ModelEmbeddings, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.source = None
        self.target = None
        src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>']
        tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>']
        
        # 初始化 source 和 target 的 Embedding 层
        self.source = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.src),
                                   embedding_dim=embed_size,
                                   padding_idx=src_pad_token_idx)
        self.target = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.tgt),
                                   embedding_dim=embed_size,
                                   padding_idx=tgt_pad_token_idx)

在上面的代码中，我们首先导入了 PyTorch 的 `nn` 模块。然后，我们定义了一个名为 `ModelEmbeddings` 的类，并继承自 `nn.Module`。在 `__init__()` 函数中，我们首先调用父类的构造函数，然后初始化了 `embed_size`，`source` 和 `target` 这三个实例变量。`src_pad_token_idx` 和 `tgt_pad_token_idx` 分别是源语言和目标语言中 `<pad>` 标记的索引。

接下来，我们使用 PyTorch 的 `nn.Embedding` 函数来初始化源语言和目标语言的嵌入层。 `nn.Embedding` 接受三个参数：`num_embeddings` 表示嵌入层中嵌入的单词数量，这里我们使用了 `len(vocab.src)` 和 `len(vocab.tgt)` 来获取源语言和目标语言的词汇表大小；`embedding_dim` 表示嵌入向量的维度，这里我们使用了 `embed_size`；`padding_idx` 表示用于填充的单词的索引，这里我们使用了 `src_pad_token_idx` 和 `tgt_pad_token_idx`，以确保 `<pad>` 标记的嵌入向量始终为零。在初始化完成之后，`self.source` 和 `self.target` 分别是源语言和目标语言的嵌入层。